根据安芯网-电子元器件采购商城的数据，在2023年，由于受宏观经济增速放缓、半导体行业周期性下行等因素影响，全球半导体市场销售额将出现9.4%的萎缩，金额将下降到5,201.26亿美元。不过，经过一年多时间的库存调整后，目前各大终端库存已经在很大程度上改善，再加上消费电子回暖以及AI加速落地等因素带动，预计2024年全球半导体市场将出现13.1%的强劲复苏，金额将达到5,759.97亿美元，再次创下历史新高。
在普遍预期行业将迎来复苏的背景下，2024年有哪些值得我们关注的细分市场？半导体产业链最具发展潜力的技术领域有哪些？且听芯八哥逐一道来。
AI训练/推理高算力芯片：已成为AI时代的“硬通货”
上榜理由
大算力相当于人工智能的土壤，没有大算力的支持，就不会有AI的成功。
现状与展望
自2022年11月OpenAI推出ChatGPT以来，全球生成式AI迎来了迅速发展。而在国内市场，随着百度文心一言的发布，众多大模型玩家如雨后春笋一样涌现，这带动了对英伟达AI训练/推理芯片需求的急剧增长。
芯片交易网市场规模方面，根据AMD的数据，2023年全球人工智能AI处理器市场规模约为450亿美元。随着人工智能商业化应用的加速落地，预计推动AI芯片市场高速增长，到2027年市场规模将达到约4000亿美元。
在AI算力芯片本来就供不应求的情况下，为限制中国先进高科技的发展，美国BIS在时隔一年后，再次发布了针对中国AI芯片市场的新禁令，对AI芯片的具体限制条款从之前的性能算力和带宽限制，升级到了最新的算力密度和性能限制，这无疑又加剧了AI算力芯片的紧缺程度。
尽管受到政策的限制，但在利益的驱动下，行业内包括英伟达、AMD、英特尔都已在竭力绕过监管，推出符合出口新规的特供版产品。而在另外一方面，地缘政治催生的相关割裂反而为中国AI芯片企业带来前所未有的机遇，倒逼国产替代加速落地。
主要玩家
英伟达
从芯片交易平台主要玩家来看，由于英伟达GPU产品线丰富、产品性能顶尖、开发生态成熟，目前全球AI算力芯片市场由英伟达的GPU垄断，市场份额超过90%.
作为GPU的典型代表，英伟达的A100、H100自生成式AI爆发以来一直严重供不用求，成为了各大科技公司争相采购的对象。而在中国市场上，互联网大厂也一直以英伟达的芯片作为首选，中国买家占据了其数据中心产品总收入的20%至25%左右。
近日，英伟达也发布了堪称“地表最强”AI芯片H200。据了解， H200依旧采用了Hopper架构，浮点运算速率与H100相同。在内存容量和带宽方面，H200以每秒4.8 TB的速度提供141GB的HBM3e内存，与H100相比容量提升76%、带宽提升了43%。基于此，H200在Llama 2（700亿参数的LLM）上的推理速度比H100快了一倍。
AMD
除了英伟达之外，在AI芯片领域，AMD近年来也取得了不错的发展成绩。
今年6月，AMD推出直接对标英伟达旗舰AI芯片H100的MI 300X等产品，以满足大模型训练的发展需求。从部分产品关键性能来看，AMD MI 300X已在业界力拔头筹，包括支持达192GB的HBM3内存（是英伟达H100的2.4倍），HBM内存带宽达5.2TB/s（是英伟达H100的1.6倍），Infinity Fabric总线带宽为896GB/s，晶体管数量达到1530亿个，远高于英伟达H100的800亿个。
虽然MI300X在内存和带宽参数上仍高于H100，但也遭遇生产成本和销售等质疑，尚不足以挑战H100当前在大模型训练芯片领域的霸主地位。然而，在H100产能紧张以及业界寻求“二供”背景下，MI300X仍有一定的抗衡战力。据AMD透露，在2023年Q2，客户对公司AI 产品的“参与度”环比增长超过七倍，主要来自 MI300 的新订单和 MI250 的增量订购。
英特尔
英特尔目前在AI芯片方面推出了Gaudi 2产品，专为训练大语言模型而设计。据介绍，Gaudi 2运行ResNet-50的每瓦性能约是英伟达A100的2倍，性价比相较于AWS云中基于英伟达的解决方案高出40%，性能仅落后于目前英伟达最高端的H100芯片。这也使英特尔成为AI芯片的有力替代选项。
此外，英特尔在其技术创新大会上也首次亮出了三代AI芯片路线图，宣布采用5nm制程的AI芯片Gaudi 3将于明年推出，算力将会是前一代Gaudi 2的两倍，网络带宽、HBM容量则会是Gaudi 2的1.5倍。而其下一代Max系列GPU芯片Falcon Shores，HBM3规格将达到288GB，支持8bit浮点运算。
综合点评
集成电路芯片AI算力芯片设计难度较大，具有较高的技术壁垒。由于国内AI市场整体起步较晚，目前主要被英伟达等国外厂商垄断，国内市占比仅为10%左右。美国接二连三的制裁，尽管对我国AI产业发展造成了一定阻碍，但同时也给国内AI芯片厂商带来了难得的国产替代发展机遇。相信在未来5-10年，随着国产替代的持续推进，我国AI算力市场的市场占比必将持续提高，而以华为、百度、寒武纪、壁仞科技等具有先发优势的AI算力芯片厂商，也有望借此机会做大做强实现业务的快速发展。
半导体发展潜力指数
★★★★★
上榜理由
HBM是当前数据处理速度最快的 DRAM 产品，能为AI服务器带来更高的效率以及更高的传输带宽，已成为高端GPU的标配，是AI服务器带来的全新增量。
现状与展望
AI热潮除了将GPU等AI大算力芯片推向高峰之外，也极大带动了市场对新一代内存芯片HBM的需求。这是因为HBM具备高速、高带宽特性，使得其成为支撑AI服务器算力的必备选择。
从具体产品来看,2023年HBM市场主流为HBM2e，包含NVIDIA A100/A800、AMD MI200以及多数CSPs自研加速芯片皆以此规格设计。同时，为顺应AI加速器芯片需求演进，各原厂计划于2024年推出新产品HBM3e，预期HBM3与HBM3e将成为明年市场主流。
价格方面，此前受ChatGPT 的拉动同时受限产能不足，HBM的价格一路上涨，与性能最高的 DRAM 相比 HBM3 的价格上涨了五倍；容量方面，据TrendForce的数据，2022 年全球 HBM 容量约为 1.8 亿 GB，2023 年有望增长约60%达到 2.9 亿 GB。如果以 HBM 每 GB 售价 20 美元测算，2022 年全球 HBM 市场规模约为 36.3 亿美元，预计至 2026 年市场规模将达 127.4 亿美元，对应 CAGR 约 37%。
主要玩家
从市场格局来看，HBM 的市场份额仍由三大存储原厂所主导。根据 TrendForce，2022 年全年 SK 海力士占据了 HBM 全球市场规模的 50%；其次是三星，占比为40%；而美光占比10%。TrendForce 预测，今年SK海力士和三星的 HBM份额占比约为46-49%，而美光的份额将下降至4%-6%，并在2024 年进一步压缩至 3%-5%。
SK海力士
从2014年开始，SK海力士就与AMD联合开发第一代硅通孔（TSV）HBM产品，此后SK海力士陆续于2018发布第二代HBM产品HBM2、2020年发布第三代产品HBM2e、2021年开发出第四代HBM产品HBM3，并于2022年6月开始量产。
作为HBM的先驱，SK海力士在技术和市场占有率上都更胜一筹，是目前HBM3的唯一大批量供应商，市场份额超过95%。在2022年，公司成功为英伟达提供HBM3芯片，巩固了其市场领先地位。此外，SK海力士计划于明年量产第五代产品HBM3E。与HBM3相比，HBM3E传输速度从6.4GT/s提升至8.0GT/s，从而将显存的带宽提升至1TB/s。
三星电子
三星电子目前正在向主要客户供应HBM2和HBM2E产品，HBM3样品也正在发货，公司客户当前的HBM订单比去年增加了一倍多。
为应对AI市场的巨大的需求，公司也准备将2024年HBM产能提高至2.5倍以上，预计在2024年公司HBM3产品在三星电子DRAM总销售额中的份额预计将从今年的6%增至明年的18%。此外，公司还计划在2024Q1 推出 12 层 HBM3E 的样品，在2025 年实现 HBM4的量产，并进一步提升 HBM 的性能和容量。
美光
美光在2020年就已经开始向市场提供HBM2产品，用于高性能显卡、服务器处理器等领域。目前，美光也通过开发第五代HBM3 Gen2内存加入了先进技术竞争，并已开始客户样品验证，该产品拥有超过1.2TB/s的带宽和超过9.2Gbps的引脚速度，比目前发布的HBM3提高了50%。
此外，美光在近期宣布公司的台中四厂将整合先进探测与封装测试功能，量产HBM3E及其他产品，从而满足人工智能、数据中心、边缘计算及云端等各类应用日益增长的需求，预计2024年新的HBM将带来数亿美元的收入。
综合点评
从技术角度看，HBM使DRAM从传统2D转变为立体3D，并充分利用空间、缩小面积，契合半导体行业小型化、集成化的发展趋势。虽然由于HBM成本高昂，暂时只能在服务器等高端领域应用，但自动驾驶、虚拟现实、增强现实和边缘人工智能等领域的发展将促使HBM技术未来将得到更广泛应用，市场前景广阔。
发展潜力指数
★★★★☆
上榜理由
AI芯片除了对工艺制程要求较高之外，也带动了对 CoWoS先进封装需求的不断增长。目前，全球CoWoS产能仍短缺，影响包括英伟达在内的大厂AI芯片出货进度。
现状与展望
CoWoS是台积电于2011年发布的2.5D先进封装技术，通过把芯片堆叠起来，再封装于基板上，最终形成 2.5D/3D 的形态，从而减少芯片的空间、功耗和成本。发展至今，CoWoS已演进至第六代。
根据中介层的不同，CoWoS又主要可分为CoWoS-S（硅中介层）、CoWoS-R（RDL中介层）、CoWoS-L（LSI+RDL中介层）三种。多年来，台积电针对CoWoS技术的开发重点之一是支持不断增加的硅中介层尺寸，以支持构建在中介层之上的处理器和HBM堆栈。目前，面临产能紧张的一个重要原因，正是中介层的生产以及相关设备的供应紧张。因此，台积电才会传出需要寻求合作，并可能外包给合作伙伴。目前，日月光、安靠、联电和三星等厂商都被指因台积电产能紧张而受益。
主要玩家
台积电
受益于AI的爆发，台积电CoWoS先进封装产能产能严重不足。为解决产能问题，台积电从一开始的保守转而积极扩充CoWoS产能，将投资900亿元新台币(约28.7504亿美元)打造位于竹科铜锣园区的先进封装厂，预计2026年底建厂完成、2027年第三季开始量产，月产能达11万片12英寸晶圆，涵盖SoIC、InFO以及CoWoS等先进封装技术。在总产能上，台积电预计2024年的CoWoS产能将冲上24万片，约为今年的2倍。其中，大客户英伟达将取得14.4万~15万片的产能。
联电
除了台积电外，联电最近在先进封装方面频频发力。据了解，联电是全球首个提供硅中介层制造开放解决方案的代工厂，即通过联电+OSAT的合作模式，由联电完成前段2.5D TSI硅中介层晶圆（FEoL+TSV+FS RDL），然后交由封测厂完成中段MEoL和后段BEoL工序。
不过，相比台积电，联电目前在中介层方面的产能仍然很小，原因之一与台积电一样，均是TSV所需刻蚀（DRIE）设备不足，并且由于在封装间距方面的限制，联电暂时只能做A100。
综合点评
通过先进封装与先进制程技术的相辅相成，将继续拓展摩尔定律的边界，让半导体芯片功能与性能不断提高。除了AI领域外，CoWoS 封装技术也已经在HPC、数据中心、5G、物联网、车用电子等众多领域广泛应用，可以说在未来的半导体发展趋势中，CoWoS 封装技术会扮演着相当重要的地位。
上榜理由
未来智能电动车之争，也是算力之争，高算力芯片的重要意义不言而喻。
现状与展望
随着汽车产业变革的加速，新能源汽车可谓是最近几年最火热的赛道之一。尤其在当下手机、PC等消费电子市场增长乏力之际，智能汽车万亿市场规模已经成为了各行各业争先布局的“香饽饽”。作为汽车智能化的核心，相关车规AI芯片厂商有望在汽车智能化的浪潮中乘风破浪，迎来快速发展。
根据麦肯锡的预测，全球汽车芯片市场的规模将在2030年扩大三倍，达到1600亿美元，年均增幅高达15%。具体到自动驾驶芯片市场，根据wind的数据，2021年全球自动驾驶芯片市场规模约23亿美元，其中中国市场约8亿美元，预计2021-2025 年全球及中国市场年复合增速将超过30%。
作为自动驾驶的灵魂，自动驾驶芯片是智能汽车的数字发动机，算力就好比智能汽车的脑容量，自动驾驶每往上走一级，所需要芯片算力就要翻一个数量级。当前，制约智能汽车发展的核心瓶颈就是汽车自动驾驶芯片的算力不足，因此要实现完全自动驾驶，需要芯片不仅要算力大，更要算得快，所以“计算效率”是汽车自动驾驶芯片当下的核心竞争力。